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醫渡科技攜手火山引擎,打造高效能醫療大模型

5月15日,2024春季火山引擎 FORCE 原動力大會的泛互聯網專場圓滿落幕。醫渡科技 CTO、首席人工智能科學家閆峻博士應邀參加,并在“AI 和云驅動下的互聯網新十年”泛互聯網分論壇進行分享。

閆峻表示,醫療領域對數據的安全性和隱私性要求嚴苛,但 AI 技術,特別是大模型,在病歷數據質控和結構化處理上展現了顯著優勢。AI 的應用不僅提高了數據處理效率,還為臨床診斷、治療及科研提供了新的輔助工具。即便如此,如何確保模型的高準確性、處理數據隱私問題以及實現商業價值化,仍是當前面臨的主要挑戰。這些挑戰需要通過技術創新和合理的商業策略來克服,以實現 AI 在醫療領域的可持續發展。

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醫渡科技 CTO、首席人工智能科學家 閆峻

醫渡科技自創立起便深耕醫療智能領域,致力于滿足醫療行業需求,推動安全、普惠、價值驅動的智能醫療體系,憑借自主研發的“YiduCore”數據智能技術,對多源醫療數據進行深度處理,服務于醫學研究、醫療管理、政策制定、藥物研發及患者智能化疾病管理。面對醫療行業對大模型技術的迫切需求,醫渡科技正積極布局,力求通過大模型技術助力醫渡科技,實現 B 端和 C 端等多場景應用。

大模型應用落地復雜,能力與迭代速度成挑戰

醫療場景對模型的準確性和可靠性有著嚴苛的要求,大模型在確保效果的同時,必須持續優化性能,以應對日益增長的醫療需求。由于醫療數據包含大量復雜且因人而異的病例信息,因此在訓練大模型之前,需要對這些數據進行嚴謹的質量控制和結構化處理,這對大模型的應用鏈路保障構成了嚴峻挑戰。同時醫療數據涉及用戶隱私,大模型的應用過程必須嚴格遵循安全合規標準。基于醫療行業的硬性要求和公司現狀,醫渡科技明確了選擇大模型的核心要求。

首先,從具備醫療行業基礎知識和綜合能力的基座大模型出發,醫渡科技計劃結合公司多年實踐積累的知識圖譜和醫學知識,對大模型進行預訓練和微調。在選擇基座大模型時,其效果、預訓練和微調接口的開放性,以及配套平臺算力的可獲得性,將成為首要考量因素,以確保模型能夠充分滿足醫療行業的專業需求。

其次,醫渡科技高度重視模型訓練和推理過程中的安全性,將訓練數據、模型文件及推理過程中的輸入輸出視為核心資產。因此,公司期望構建一個安全可信的運行環境,以保障數據的完整性和保密性,防止任何形式的泄露或篡改。

最后,醫渡科技還特別關注合作伙伴在大模型領域的戰略投入是否堅定且長遠,能否確保模型持續迭代和優化,以及是否具備技術實力來規劃和發展模型的多模態能力,以適應醫療行業不斷變化和日益增長的需求。

醫療大模型業務場景的探索作為創新業務,追求快速搭建和驗證針對不同應用場景的技術組件,以確保業務高質量快速上線。同時,醫渡科技期望與合作伙伴共享 C 端運營經驗,共同探索用戶增長和業務協同的機會。經過深度評測和橫向對比,醫渡科技認為火山引擎是滿足這些需求的理想合作伙伴。

高效、經濟的大模型,提供一站式服務

火山引擎與醫渡科技在大模型、公有云、泛健康咨詢及健康管理等領域已展開深度合作。借助火山引擎的豆包大模型及強大的訓練和推理算力,醫渡科技在火山方舟平臺上成功進行了經過授權的專業醫療數據的深度訓練和微調,顯著提升了醫療領域的專業性。

火山引擎提供的全方位產品矩陣,涵蓋計算、存儲、網絡、云原生及數據增長等多個方面,為醫渡科技構建了一個從云基礎到智能應用的完整技術支撐體系。為滿足醫渡科技的特定業務需求,火山引擎精心打造了高性價比的企業上云解決方案,該方案由30余款火山引擎系列產品組合而成,助力醫渡科技迅速完成模型的云端部署,并確保業務在整個過程中的穩定運行。

針對醫渡科技在持續業務場景探索與敏捷試錯上的迫切需求,火山引擎精心提供了相匹配的產品解決方案,成功助力醫渡科技在文檔解析、音色復刻、數字人、用戶增長、智能外呼、智能創作云等多個產品上實現了創新業務的迅速驗證。此外,考慮到醫渡科技在 C 端用戶增長方面的特定需求,基于字節跳動深厚的用戶運營增長經驗,火山引擎構建了由大數據、用戶增長和運營專家組成的專業團隊,與醫渡科技緊密攜手,在抖音、扣子、豆包等字節生態內持續開展協同探索,為醫渡科技的業務飛速發展和創新突破提供了堅實的支撐。

除了以上合作,醫渡科技依托火山引擎的公有云服務和定制化的企業上云解決方案,迅速迭代并推出了開心健康小程序,已為江蘇省惠民保用戶提供服務。該小程序充分利用大模型能力,為公眾提供泛健康咨詢、導診、用藥指導、專病專題解析以及報告解讀等全面功能。與通用大模型直接羅列可能性不同,醫渡科技的醫療大模型具備智能追問能力,能夠主動詢問用戶問題,通過多輪問診精準收集診斷信息,從而給出更加準確和個性化的建議。

火山引擎作為字節跳動旗下的云服務平臺,致力于成為推動數字化轉型和智能化升級的有力引擎。未來,火山引擎將持續提升 AI 大模型、數據等多領域產品及方案能力,與醫渡科技在醫療領域大模型應用落地方向深度合作,讓公眾健康從醫療 AI 科技進步中獲得更多益處。

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